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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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Python过零率SVM磨床故障诊断 时域特征混淆矩阵
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Python IMF SVM变压器故障诊断 模态能量混淆矩阵
Python IMF SVM变压器故障诊断 模态能量混淆矩阵 合成四类变压器振动信号,IMF 模态能量与时域统计特征提取后 SVM 分类,输出混淆矩阵与 IMF 能量对照图。 功能: · 合成变压器 50Hz 工频振动四工况(正常/过热/绕组/铁芯) · 简易 IMF 能量 + sift + 时域统计 + RBF-SVM 四分类 · imf_energy.png IMF 能量对比 · confusion.png 混淆矩阵 · wave_gallery.png+metrics.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python IMF SVM机床故障诊断 模态能量混淆矩阵
Python IMF SVM机床故障诊断 模态能量混淆矩阵 合成四类车床振动信号,IMF 模态能量与时域统计特征提取后 SVM 分类,输出混淆矩阵与 IMF 能量对照图。 功能: · 合成车床振动四工况(正常/刀具磨损/主轴/夹具松动) · 两次 sift 的 3 IMF 能量、残差能量与时域统计 · RBF-SVM 四分类(C=12) · imf_energy.png 能量对比 + wave_gallery.png · confusion.png、classification_report.txt 与 metrics.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
【CNN-BiLSTM-attention】基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法(Python&matlab代码实现)
【CNN-BiLSTM-attention】基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法(Python&matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于CNN-BiLSTM-Attention神经网络模型,并结合高斯混合模型(GMM)聚类的风电场短期功率预测方法。该方法首先利用GMM对风电场历史数据进行聚类分析,以区分不同风速和气象条件下的运行模式,从而提升模型对复杂非线性关系的拟合能力;随后构建CNN-BiLSTM-Attention混合深度学习模型,其中CNN用于提取输入特征的空间局部特征,BiLSTM捕捉时间序列的前后向时序依赖关系,Attention机制则动态加权关键时间步的输出,增强模型对重要时刻的关注能力,最终实现高精度的短期功率预测。研究通过Python与Matlab编程实现算法仿真,验证了该方法在预测精度与稳定性上优于传统模型。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Python/Matlab编程,从事新能源发电预测、电力系统调度或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电场短期功率预测,提升电网调度的准确性与可再生能源消纳能力;②为复杂时间序列预测问题提供融合聚类与深度学习的解决方案;③作为深度学习模型在能源领域应用的教学与研究案例。; 阅读建议:读者应结合提供的代码实现,深入理解GMM聚类的预处理作用及CNN-BiLSTM-Attention各模块的协同机制,建议在复现过程中调整模型参数与数据集划分,以探究不同因素对预测性能的影响。
Python希尔伯特SVM冲床故障诊断 包络谱混淆矩阵
Python希尔伯特SVM冲床故障诊断 包络谱混淆矩阵 合成四类冲床振动信号,希尔伯特包络谱频带与峰值特征提取后 SVM 分类,输出混淆矩阵与包络谱对照图。 功能: · 合成冲床四工况振动(差异化故障峰值频率) · Hilbert 包络四频带、峰值与瞬时频率统计 · RBF-SVM 四分类(C=10) · feature_compare.png Hilbert 特征对比 + wave_gallery.png · confusion.png、classification_report.txt 与 metrics.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python文档批量灰世界白平衡 OpenCV批量出图
Python文档批量灰世界白平衡 OpenCV批量出图 批量对合成文档扫描图做灰世界白平衡缩放,统计缩放系数与均值变化,输出校正图与前后对照画廊。 功能: · 合成对比度断裂文档扫描图 · 灰世界白平衡 scale=128/(mean+1e-6) · whitebalance_batch_report.csv(file/scale/mean_before/mean_after) · whitebalance_gallery.png 前后对照最多 4 张 · whitebalance_{stem}.jpg 输出图 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python FFT SVM磨床故障诊断 频谱混淆矩阵
Python FFT SVM磨床故障诊断 频谱混淆矩阵 合成四类磨床振动信号,FFT 频带能量特征提取后 SVM 分类,输出混淆矩阵与频谱对照图。 功能: · 合成磨床振动四工况(正常/砂轮磨损/主轴/进给异响) · FFT 六频带能量、标准差与峰值特征 · RBF-SVM 四分类(C=10) · band_energy.png 与 fft_gallery.png 频谱画廊 · confusion.png、classification_report.txt 与 metrics.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python EEMD LSTM地铁客流预测 分解残差出图
Python EEMD LSTM地铁客流预测 分解残差出图 对合成地铁客流序列做集合经验模态分解后 LSTM 预测,输出分解分量图、预测对比与误差指标。 功能: · 合成地铁小时客流(日周期、周周期与早晚高峰) · 对称噪声集合 EEMD 的多 IMF 与残差分解 · 纯 NumPy 简易 LSTM 地铁客流预测 · decomp.png 多 IMF 分解图 · forecast.png 预测对照 + metrics.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python希尔伯特SVM变压器故障诊断 包络谱混淆矩阵
Python希尔伯特SVM变压器故障诊断 包络谱混淆矩阵 合成四类变压器振动信号,希尔伯特包络谱频带特征提取后 SVM 分类,输出混淆矩阵与包络谱对照图。 功能: · 合成变压器 50Hz 工频振动四工况(正常/过热/绕组/铁芯) · Hilbert 包络谱六频带 + 50/100/150Hz 峰值 + RBF-SVM 四分类(C=12) · hilbert_spec.png 包络谱对照 · confusion.png 混淆矩阵 + classification_report.txt · wave_gallery.png+metrics.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
负荷预测基于CNN-BiLSTM-Attention的负荷预测研究(Python代码实现)
内容概要:本文系统研究了基于CNN-BiLSTM-Attention混合深度学习模型的电力负荷预测方法,并提供了完整的Python代码实现。该模型通过卷积神经网络(CNN)有效提取负荷数据中的局部特征与空间模式,利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)充分捕捉时间序列前后向的长期依赖关系,并结合注意力机制(Attention)动态聚焦于关键时间步的重要特征,从而显著提升预测的准确性与模型鲁棒性。文中详细阐述了数据预处理、模型架构设计、训练优化流程及实验验证过程,证明了该混合模型在处理非线性、非平稳电力负荷数据方面相较于传统模型具有明显优势。; 适合人群:具备Python编程能力和深度学习基础知识,从事电力系统、能源管理、智能电网或时间序列预测相关工作的科研人员与工程技术人员,特别适合高校研究生及企业研发岗位人员。; 使用场景及目标:①应用于电网调度、能源管理系统中的短期与超短期电力负荷预测;②提升对复杂用电行为和突发负荷变化的建模能力,优化电力资源配置与运行效率;③为需求响应、电力市场竞价及智能电网规划等提供高精度的数据支持。; 阅读建议:读者应结合所提供的Python代码进行动手实践,深入理解各模块的设计原理与实现细节,建议使用真实的电力负荷数据集进行模型复现、参数调优与性能对比,以全面掌握该混合模型在实际工程场景中的应用技巧与优化策略。
Python熵特征SVM变压器故障诊断 样本熵混淆矩阵
Python熵特征SVM变压器故障诊断 样本熵混淆矩阵 合成四类变压器振动信号,样本熵/排列熵/谱熵特征提取后 SVM 分类,输出混淆矩阵与熵特征对照图。 功能: · 合成变压器 50Hz 工频振动四工况(正常/过热/绕组/铁芯) · 样本熵/排列熵/谱熵 + RBF-SVM 四分类(C=12) · entropy_bar.png 熵特征均值对比 · confusion.png 混淆矩阵 · wave_gallery.png+metrics.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python FFT SVM汽轮机故障诊断 频谱混淆矩阵
Python FFT SVM汽轮机故障诊断 频谱混淆矩阵 合成四类汽轮机振动信号,FFT 频带能量特征提取后 SVM 分类,输出混淆矩阵与频谱对照图。 功能: · 合成汽轮机 30Hz 振动四工况(正常/叶片/轴承/不对中) · FFT 六频带能量特征 + RBF-SVM 四分类 · confusion.png 混淆矩阵 · wave_gallery.png+fft_gallery.png 波形/频谱对照 · metrics.csv+classification_report.txt · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
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Python STFT SVM焊机故障诊断 时频谱混淆矩阵 合成四类焊机信号,STFT 频带能量特征提取后 SVM 分类,输出混淆矩阵与时频谱图墙。 功能: · 合成点焊机四工况振动(正常/电极磨损/冷却异常/电源纹波) · STFT 六时频带能量、标准差与峰值特征 · RBF-SVM 四分类(C=10) · feature_compare.png STFT 特征对比 + wave_gallery.png · confusion.png、classification_report.txt 与 metrics.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python IMF SVM铣床故障诊断 模态能量混淆矩阵
Python IMF SVM铣床故障诊断 模态能量混淆矩阵 合成四类铣床振动信号,IMF 模态能量与时域统计特征提取后 SVM 分类,输出混淆矩阵与 IMF 能量对照图。 功能: · 合成铣床振动四工况(正常/刀具崩刃/主轴/进给异响) · 两次 sift 的 3 IMF 能量、残差能量与时域统计 · RBF-SVM 四分类(C=10) · imf_energy.png 能量对比 + wave_gallery.png · confusion.png、classification_report.txt 与 metrics.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python文档批量Prewitt边缘 OpenCV批量出图
Python文档批量Prewitt边缘 OpenCV批量出图 批量对合成文档扫描图做 Prewitt 算子幅值边缘检测,统计边缘强度,输出边缘图与前后对照画廊。 功能: · 合成对比度断裂文档扫描图 · Prewitt X+Y 幅值边缘 + convertScaleAbs · prewitt_batch_report.csv(file/mean_edge/max_edge) · prewitt_gallery.png 前后对照最多 4 张 · prewitt_{stem}.jpg 输出图 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
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内容概要:本文深入解析了基于PTB认证三坐标软件(PowerDMIS)在多阶梯孔同轴度与圆跳动高精度检测中的关键技术路径。针对高压阀门与流体控制设备中密封寿命受加工精度影响的核心问题,文章指出传统低阶拟合算法易导致测量失真,而中图仪器三坐标测量系统所搭载的PTB认证核心算法,通过高阶数学模型对百万级点云数据进行智能分割与精确拟合,有效克服表面粗糙度与加工毛刺干扰,实现多级密封槽公共轴线的精准提取,进而完成同轴度与圆跳动的权威评价。方案强调测量结果的可追溯性与数学严谨性,打破“复杂内孔算不准”的行业瓶颈,为高压密封件的质量控制提供了标准化、高可信度的技术支撑。; 适合人群:制造与工艺总监、精密测量工程师、质量检测技术人员,以及从事高压流体控制类零部件研发与生产的工程人员;具备一定几何量检测基础,关注测量数据权威性与工艺合规性的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于液压系统、燃油喷射泵、高压阀套等含多阶梯孔结构的关键部件检测;②解决多孔径同心密封槽的公共基准构建难题;③获取具备国际公信力的同轴度与圆跳动报告,提升质检系统的可信度与合规水平;④替代传统最小二乘法等粗略拟合方式,实现高精度、抗干扰的轴线提取与形位公差评价。; 阅读建议:此资源聚焦于底层算法原理与工程实现逻辑,建议结合实际测量案例与三坐标操作平台同步研读,重点关注PTB认证算法在点云处理、特征分割、公共轴线拟合等方面的技术优势,并联系具体工况开展实测验证以深化理解。
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